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看人脸识别他的车的软件

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内容识别

内容识别

集成腾讯云 AI 的强大功能,为客户提供图片内容识别和理解能力
  • 人脸识别

    腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。
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  • 专栏 | 打破人脸识别谣言,看iPhone X FaceID背后的技术与商业前景

    与指纹识别不同的是,网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽,「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办?」,「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢?就拿睡觉时被识别来看,人脸解锁的判定中加入了眼睛闭合检测的机制,系统默认只在睁眼时才会识别,所以无需担心在睡觉的时候被其他人刷脸开启手机。而大多数人最为关注的购物车支付问题,其中加入了关注度等属性,当用户持续看屏幕或者做其他行为才能触发支付。那么 FaceID 就是完美的吗,事实并非如此,它还存在着许多技术难题。复杂光线除了活体检测,许多用户也关注复杂光线等因素对人脸识别是否有影响。主流的设备会采用红外摄像头,它成像稳定,大大提高了人脸识别对光线的鲁棒性。,慢慢的大家就会认为人脸识别技术是非常常见的事情,就类似现在的指纹识别一样,人脸识别技术也将真正落地让人们的生活更加智能化,当用户通过门禁时,无需指纹或者刷卡,直接使用人脸信息即可开门,避免了刷卡产生的卡牌盗用
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  • 人脸核身

    腾讯云慧眼人脸核身(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比、及各类要素信息核验能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求
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  • 数据万象

    ,基础图片处理服务,图片审核,视频审核,音频审核,二维码识别,图片标签,语音识别,人脸特效,文档预览,隐私合规保护,Guetzli 压缩,图片高级压缩,盲水印,视频元信息获取,视频截帧,视频转动图,智能封面,身份证识别,活体人脸核身,获取数字验证码,获取动作顺序,资源包(预付费),音视频拼接,CreateMediaTemplate,DeleteMediaTemplate,DescribeMediaTemplates,人脸特效,视频审核,功能介绍,基础图片处理服务,内容审核服务,内容识别服务,文档处理服务,图片审核,视频审核,音频审核,二维码识别,图片标签,语音识别,人脸特效,文档预览,隐私合规保护,图片增值服务,,人脸核身,身份证识别,活体人脸核身,获取数字验证码,获取动作顺序,资源包(预付费),音视频拼接,拼接模板接口,CreateMediaTemplate,DeleteMediaTemplate,DescribeMediaTemplates,图片样式,图片压缩,回调内容,工作流回调内容,任务回调内容,TriggerWorkflow,支持的字体和动画,文本审核,查询文本审核任务结果,提交文本审核任务,增量审核,设置公共审核策略,限制图片大小
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  • 智慧会务

    腾讯云智慧会务可以广泛运用于商务会议、行业论坛、企业年会、路演、演讲等诸多场景,通过小程序或者H5的能力,结合人脸识别、电子名片、同声传译、视频直播等技术,实现会议组织的在线化、数字化、无纸化。
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  • 智能媒资托管

    智能媒资托管(SMH)是为开发者构建网盘、相册、小程序等媒资应用提供的一站式存储处理解决方案。智能媒资托管除了提供图片的存储、管理等基础功能以外,还集成腾讯云先进的AI技术,支持对图片内容的编辑处理、标签分类、人脸识别等智能分析。
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  • 短视频 SDK

    短视频 (UGSV)基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术,帮助用户聚焦业务本身,快速轻松实现基于移动端的短视频应用。
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  • 账号相关

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  • 智能编辑

    腾讯云视频AI智能编辑提供无需人工,即可快速生成智能集锦(类型包括王者荣耀、英雄联盟、足球、篮球、花样滑冰等集锦)的服务,并且支持新闻拆条、广告拆条、人脸拆条服务,同时可生成视频的分类标签、视频标签,辅助视频推荐,AI识别片头片尾大大提升了短视频内容制作的便捷性,为短视频生产和智能融媒体编辑记者提升工作效率。
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  • 政策与规范

    网站建设服务等级协议(SLA),云监控 Prometheus 服务等级协议(SLA),安全托管服务等级协议(SLA),品牌经营管家企业经营服务等级协议(SLA),容器镜像服务企业版服务等级协议(SLA),软件定义边界服务等级协议云访问安全代理服务等级协议(SLA),汽车精准获客服务服务等级协议(SLA),医疗报告分类 SaaS 服务等级协议(SLA),医疗报告结构化 SaaS 服务等级协议(SLA),禁止使用腾讯云服务从事任何虚拟货币相关活动的声明视频智能,云开发,中间件,数据处理,量子技术,公有云物联网开发服务等级协议(SLA),网络安全,终端安全,应用安全,业务安全,安全管理,数据安全,安全服务,云智大数据平台,云智大数据可视化,云智大数据应用,人脸识别,人脸特效,基础,数据库,安全,大数据,人工智能,人体识别,文字识别,图像识别,语音技术,AI 平台服务,智能机器人,自然语言处理,企业应用,域名与网站,物联网,区块链,企业应用,企业服务,企业通信,办公协同),汽车精准获客服务服务等级协议(SLA),医疗报告分类 SaaS 服务等级协议(SLA),医疗报告结构化,医疗报告结构化 SaaS 服务等级协议(SLA),禁止使用腾讯云服务从事任何虚拟货币相关活动的声明
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  • 腾讯云剪

    修改媒体信息,浏览媒体,导入媒体,平铺浏览媒体,获取媒体详情,删除媒体,回收资源权限,发起媒资授权,获取共享空间,获取资源授权列表,修改团队成员,修改团队信息,获取团队信息,获取团队成员信息,获取成员加入的团队列表修改媒体信息,媒体处理,检索媒体信息,检索共享媒体,获取媒体列表,获取媒体详情,完成上传,申请上传,创建分类,修改分类,删除分类,查询分类,添加媒体帧标签,修改媒体帧标签,删除媒体帧标签,查询媒体帧标签,查询人脸识别结果平铺浏览媒体,获取媒体详情,删除媒体,媒资授权相关接口,回收资源权限,发起媒资授权,获取共享空间,获取资源授权列表,团队管理相关接口,修改团队成员,修改团队信息,获取团队信息,获取团队成员信息,获取成员加入的团队列表获取媒体列表,获取媒体详情,上传相关接口,完成上传,申请上传,分类管理相关接口,创建分类,修改分类,删除分类,查询分类,媒体物料相关接口,添加媒体帧标签,修改媒体帧标签,删除媒体帧标签,查询媒体帧标签,查询人脸识别结果,查询字幕识别结果,查询文本识别结果,查询物体识别结果,任务管理相关接口,查询任务信息,删除任务,数据结构,公共返回参数,项目管理相关接口,添加项目媒体,删除项目媒体,查询项目媒体,删除项目,修改项目,
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  • 对象存储

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  • 物联网开发平台

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  • 人脸识别产品,目前看只显示的是按识别次数收费,费用包括云服务吗?

    人脸识别产品,目前看只显示的是按识别次数收费,费用包括云服务吗?就是人脸图片的存储及计算分析,是包括在腾讯的云服务里吗?
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  • 云点播

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  • 原创 | 从席卷全球的“刷脸”乱象,看国内人脸识别立法方向

    一、种族运动迫使美国弃用人脸识别近两年来,人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。;微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb;Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔;我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改随后,6 月 8 日, IBM 宣布将不再提供任何人脸识别和人脸分析软件——这是美国科技巨头第一次旗帜鲜明地放弃人脸识别业务;6 月 10 日,亚马逊宣布将会暂停向美国警方提供人脸识别服务,时间长达一年市政府官员表示,波士顿警察局此前并未使用过该技术,但警局目前使用的一款名为BriefCam的视频分析软件,它的升级版确实有人脸识别功能。波士顿警方在市议会的工作会议上表示,他们不会注册这部分软件更新。去年,一款名为“ZAO”的AI换脸软件在朋友圈刷屏。该APP的用户们用这个软件,轻松过了一把“当演员明星”的瘾。但很快,争议和质疑接踵而来。不少人表示,该软件涉嫌过度攫取用户授权,侵害用户个人隐私。
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  • 云识别-在一切看脸的时代,如何高效的打造人脸识别服务?

    摘要如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务??人工智能与深度学习早在几十年前,美国就已诞生了人工智能技术,而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。人脸识别人脸检测:输入是一张照片,输出是这张照片中一个或多个人脸矩形框的坐标。人脸配准:一张人脸中五官以及脸轮廓的位置。输入是一个人脸矩形框,输出是人脸的轮廓关键点位置。如果把这些点连成线的话就是一张人脸的轮廓。属性识别:包括了人脸的性别、年龄、表情,以及更多的情绪属性。特征提取:是用于标识人脸唯一的识别码。利用每个人脸的特征,可以做出人脸比对、人脸验证以及人脸识别。这里的人脸识别特指把一张人脸的照片放到系统中逐个比对,得出它的身份是哪一个。接下来的人脸检索和人脸聚类,都是基于人脸的特征进行比较。这里会多涉及一些技术细节,比如手机客户端上在用的人脸识别技术其实是和服务端有比较大的差别。手机客户端受限于它的设备体积,它的GPU计算能力远不如服务端用的高性能设备,所以在算法的选择上就有所区分。
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  • 人脸识别技术的真相

    人脸识别已经超过了人类的工作效率,但是,在某些应用中实际实现时还存在问题。从2014年开始,更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。人脸识别的应用可以分类两类:身份验证和识别。另一方面,人脸识别计算一对多的相似性,从而在预先做好识别的人物图库中正确地识别出测试图像。它的主要应用是把未标记的照片和已知的资料进行匹配。其中,执法机关会使用这项技术从人群中识别出他们感兴趣的人。英国大都会警察局最近在节日期间使用人脸识别的情况就可以说明在现场人群中推广实验室实验还存在困难,超过95%的匹配都是误报。可靠起见,人脸识别需要大型的训练数据集和强大的匹配模型。当前,人脸识别面临的挑战包括实现不同姿势、不同年龄人脸变体识别的健壮性、使用“照片简图(photo-sketches)”代替真正的照片、处理低分辨率照片、识别遮挡、彩妆及欺骗技术。
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  • 人脸识别技术的发展历程

    人脸识别历史沿革对人脸识别的研究可以追溯到20世纪六七十年代,经过几十年的曲折发展,如今该技术已经日趋成熟。最早与人脸识别相关的研究并不是在计算机工程领域,而是在心理学领域。这一时期的人脸识别过程主要以大量人工操作为主,识别过程几乎全部需要操作人员来完成,因此,这样的系统是无法自行完成人脸识别过程的。但是,这部分人脸识别方法仍然需要研究人员的高度参与,例如在人脸识别过程中需要引入操作人员的先验知识,识别过程并没有完全摆脱人工的干预。第三阶段:自动人脸识别阶段只有将识别过程自动化才可以真正达到人脸识别的效果。而这项技术的发展,离不开机器学习的发展。但是,真正将识别错误率大幅度下降的还要属2012年参赛的AlexNet神经网络,它一举将识别错误率下降至15.3%,完胜第2名26.2%的识别错误率。从数字上看,这样的进步幅度是惊人的。
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